Justifying academic dishonesty: A survey of Canadian university students
Notice bibliographique
Résumé
Academic dishonesty is a growing problem in the higher education sector. Using a sample of 321 undergraduate students at a medium-sized Canadian university, this paper explores the respondents’ acceptability of the various reasons for engagement in academically dishonest behaviour. The findings revealed that respondents displayed moderately negative attitudes toward academic dishonesty and that the top three circumstances under which academically dishonest behaviour would be considered acceptable were pressure to maintain a scholarship, pressure from parents to perform well, and the heavy academic work load. Multiple ordinary least-squares regression analysis revealed that male respondents and those who reported a higher family income, enrolled in more classes, witnessed academic misconduct more frequently, expressed dissatisfaction with academic performance, indicated dissatisfaction with school life, placed less emphasis on intrinsic motivation to pursue higher education, and adopted a surface approach to learning were found to be associated with a greater likelihood of accepting the various justifications for academic dishonesty. The results of this investigation may be utilized by university administrators, academic advisors, and academic counselors to aid in the design of support services and interventions (e.g., explicit guidelines and practical teaching/learning resources) that will serve to prevent academic misconduct and to promote academic integrity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».